Lucene学习之中文查询问题的解决

在构建文档库之后，绝大多数的查询都是基于中文进行查询。使用前面的例子，进行测试时，会发现这样问题:

使用关键词“微信”进行搜索时，能够搜索到没有“微信”这个词出现，但是有“微”和“信”这两个字出现的文档。造成这种错误搜索的原因是，Lucene标准的分析器在分析文档以及查询关键词时，对于英文是基於单词分词的，但是对于中文，是基于汉字进行分词的，所以就造成了上述的查询问题。为了解决这个问题，我们只需要将Lucene的标准分析器换成中文的分析器就可以了，IK Analyzer是基于lucene实现的分词开源框架具有如下特性：

 

• 算法采用“正向迭代最细粒度切分算法”， 支持细粒度和最大词长两种分词 方式，速度最大支持 80W 字/秒（1600KB/秒） 。
•  支持多子处理器分析模式：中文、数字、字母，并兼容日文、韩文。
• 较小的内存占用，优化词库占有空间，用户可自定义扩展词库。 采用歧义分析算法优化查询关键字的搜索排列组
•  基于lucene 的扩展实现，提高 lucene 检索命中率。

比如对于“基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包”，使用IK Analyzer分析后的结果为：

基于|java|语言|开发|的|轻量级|的|中文|分词|工具包|

基本上符合中文的分词，而使用Lucene标准的分析器，则分析的结果就是逐字分开。所以使用IK Analyzer作为分析器构建中文文档库时，不但能减少索引文件大小，还可以加快搜索速度。在使用时，只需要将构建索引时和查询时的分析器修改为IK Analyzer，就可以了。使用步骤如下： 

 

1.在http://code.google.com/p/ik-analyzer/downloads/list下载IK Analyzer 2012FF_hf1.zip（该版本与

   Lucene4.x兼容）

2.解压下载文件在classpath加入IKAnalyzer2012FF_u1.jar，并且将stopword.dic和IKAnalyzer.cfg.xml文件

   添加到src的根路径下（保证编译时这两个文件copy到classes的根路径下）。

3.在代码中使用IK Analyzer作为分析器。

 

代码如下，为了便于调试，此处将全部代码贴出：

 

package com.hsdl.lucene;

import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;

import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.document.Field;
import org.apache.lucene.document.StringField;
import org.apache.lucene.document.TextField;
import org.apache.lucene.index.CorruptIndexException;
import org.apache.lucene.index.DirectoryReader;
import org.apache.lucene.index.IndexReader;
import org.apache.lucene.index.IndexWriter;
import org.apache.lucene.index.IndexWriterConfig;
import org.apache.lucene.index.IndexWriterConfig.OpenMode;
import org.apache.lucene.queryparser.classic.ParseException;
import org.apache.lucene.queryparser.classic.QueryParser;
import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;
import org.apache.lucene.search.Query;
import org.apache.lucene.search.ScoreDoc;
import org.apache.lucene.search.TopDocs;
import org.apache.lucene.store.Directory;
import org.apache.lucene.store.FSDirectory;
import org.apache.lucene.store.LockObtainFailedException;
import org.apache.lucene.util.Version;
import org.apache.tika.Tika;
import org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzer;

public class LuceneDemo2 {
	private static String contentFieldName = "content";
	private static Tika tika = new Tika();
	public static void main(String[] args) {
		//Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_45);
		//使用IKAnalyzer构建分析器
		Analyzer analyzer = new IKAnalyzer(true);
		try {
			String docPath = "D:/work/lucene/tika/doc";
			String indexPath = "D:/work/lucene/tika/index";
			//创建索引
			createIndex(analyzer, indexPath, docPath);
			//搜索
			search(analyzer, indexPath, "微信");
		} catch (CorruptIndexException e) {
			e.printStackTrace();
		} catch (LockObtainFailedException e) {
			e.printStackTrace();
		} catch (IOException e) {
			e.printStackTrace();
		} catch (ParseException e) {
			// TODO Auto-generated catch block
			e.printStackTrace();
		} 
	}

	/**
	 * 创建索引
	 * 
	 * @param analyzer
	 * @param indexPath
	 * @param docPath
	 * @throws IOException
	 * @throws CorruptIndexException
	 * @throws LockObtainFailedException
	 */
	private static void createIndex(Analyzer analyzer, String indexPath,
			String docPath) throws IOException, CorruptIndexException,
			LockObtainFailedException {
		IndexWriter iwriter;
		Directory directory = FSDirectory.open(new File(indexPath));
		// 配置IndexWriterConfig
		IndexWriterConfig iwConfig = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_45,
				analyzer);
		iwConfig.setOpenMode(OpenMode.CREATE_OR_APPEND);
		iwriter = new IndexWriter(directory, iwConfig);
		File file = new File(docPath);
		indexDocs(iwriter, file);
		iwriter.close();
	}

	/**
	 * 搜索
	 * 
	 * @param analyzer
	 * @param indexPath
	 * @param queryStr
	 * @throws CorruptIndexException
	 * @throws IOException
	 * @throws ParseException
	 */
	private static void search(Analyzer analyzer, String indexPath,
			String queryStr) throws CorruptIndexException, IOException,
			ParseException {
		Directory directory = FSDirectory.open(new File(indexPath));
		// 搜索过程**********************************
		// 实例化搜索器
		IndexReader ireader = DirectoryReader.open(directory);
		IndexSearcher isearcher = new IndexSearcher(ireader);

		// 使用QueryParser查询分析器构造Query对象
		QueryParser qp = new QueryParser(Version.LUCENE_45, contentFieldName, analyzer);
		qp.setDefaultOperator(QueryParser.AND_OPERATOR);
		Query query = qp.parse(queryStr);

		// 搜索相似度最高的5条记录
		TopDocs topDocs = isearcher.search(query, 10);
		System.out.println("命中：" + topDocs.totalHits);
		// 输出结果
		ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;
		System.out.println(scoreDocs.length);
		for (int i = 0; i < scoreDocs.length; i++) {
			Document targetDoc = isearcher.doc(scoreDocs[i].doc);
			System.out.println("内容：" + targetDoc.toString());
			System.out.println(targetDoc.get("fileName") + "["
					+ targetDoc.get("path") + "]");
		}
	}
	/**
	 * 根据指定存放内容的文件或目录创建索引
	 * @param iwriter
	 * @param file
	 * @throws IOException
	 */
	public static void indexDocs(IndexWriter iwriter, File file) throws IOException {
		if (file.canRead())
			if (file.isDirectory()) {
				String[] files = file.list();

				if (files != null)
					for (int i = 0; i < files.length; i++)
						indexDocs(iwriter, new File(file, files[i]));
			} else {
				Document doc = null;
				FileInputStream fis=null;
				try {
					doc = new Document();
					doc.add(new StringField("ID", "10000", Field.Store.YES));
					fis = new FileInputStream(file);
					//此处添加文件内容时，需要根据tika获取Reader对象
					doc.add(new TextField(contentFieldName, tika.parse(file)));
					doc.add(new StringField("fileName", file.getName(),
							Field.Store.YES));
					doc.add(new StringField("path", file.getAbsolutePath(),
							Field.Store.YES));
					iwriter.addDocument(doc);
				} finally {
					if(fis!=null){
						fis.close();
					}
				}
			}
	}
}